ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ [2025 ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ] – ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ, ਸਾਧਨ, ਲਾਭ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ, ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਇਹ ਪੂਰੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ ਪੜ੍ਹੋ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਉਤਸੁਕ ਹੋ ਕਿ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਜਾਂ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਵਰਗੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਇਸਦਾ ਰਾਜ਼ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੈ? ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਹੋ, ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨੇਤਾ ਹੋ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਦੂਰਦਰਸ਼ੀ ਹੋ, ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਦੱਸੇਗੀ - ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉੱਨਤ ਅਭਿਆਸਾਂ ਤੱਕ।
AI ਅਤੇ ML ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ?
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ। ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਰੋਬੋਟ ਸਿਰਫ਼ ਪਿਕਸਲ ਦੇਖਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਅਰਥਹੀਣ ਗੜਬੜ। ਪਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਹਨਾਂ ਪਿਕਸਲਾਂ ਨੂੰ "ਕੰਨ," "ਪੂਛ," ਜਾਂ "ਫਰ" ਵਰਗੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਢਾਂਚਾਗਤ ਇਨਪੁੱਟ AI ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਅੰਕੜਾ: ਇਸਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਐਮਆਈਟੀ, 80% ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਪਣਾ 60% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਇਹ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿੰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ (ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ, ਜਾਂ 3D ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾ) ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਣ। AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਦੇ ਭੰਡਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ: ਐਨੋਟੇਟਡ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ LiDAR ਡੇਟਾ ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ, ਸੜਕਾਂ 'ਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਾਹਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਏ: ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਐਕਸ-ਰੇ ਅਤੇ ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਵਾਇਸ ਸਹਾਇਕ: ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਹਿਜ਼ੇ, ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਰਿਟੇਲ ਏ.ਆਈ: ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਟੈਗਿੰਗ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
- ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਡੇਟਾ ਜਿੰਨੀ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ, ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਵੱਖ ਵੱਖ ਕਾਰਜ: ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਤੱਕ, ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਤੇਜ਼ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ: ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨਾਲ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਰਿਕਾਰਡ ਗਤੀ ਨਾਲ ਸੰਕਲਪ ਤੋਂ ਤੈਨਾਤੀ ਵੱਲ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹੱਥੀਂ ਕਿਰਤ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਤੋਂ-ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਰਣਨੀਤਕ ਮਹੱਤਤਾ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ:
- ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ: ਗ੍ਰੈਂਡ ਵਿਊ ਰਿਸਰਚ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਗਲੋਬਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਆਕਾਰ 3.4 ਤੱਕ $2028 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 38.5 ਤੋਂ 2021 ਤੱਕ 2028% ਦੀ CAGR ਨਾਲ ਵਧੇਗਾ।
- ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: ਹਾਲੀਆ ਅਧਿਐਨ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਸਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ 70% ਤੱਕ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਭਾਵ: IBM ਖੋਜ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ 5% ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 15-20% ਤੱਕ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਲਾਗਤ ਦੇ ਕਾਰਕ: ਸੰਗਠਨ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ਔਸਤਨ $12,000-$15,000 ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਗੋਦ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ: 78% ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੁਣ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਅਤੇ ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ 54 ਵਿੱਚ 2022% ਸੀ।
- ਉਭਰਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ: ਸਰਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ 35-40% ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
- ਕਿਰਤ ਵੰਡ: ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਰਕਫੋਰਸ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਬਦਲਾਅ ਆਇਆ ਹੈ, 65% ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਮ ਹੁਣ ਭਾਰਤ, ਫਿਲੀਪੀਨਜ਼ ਅਤੇ ਪੂਰਬੀ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਹੱਬਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਰੁਝਾਨ
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉੱਭਰ ਰਹੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਉਦਯੋਗਿਕ ਮੰਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ। ਇਸ ਸਾਲ ਕੀ ਲਹਿਰਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਉਹ ਇੱਥੇ ਹੈ:
| ਰੁਝਾਨ | ਵੇਰਵਾ | ਅਸਰ |
|---|---|---|
| AI-ਸਹਾਇਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ | ਸਮਾਰਟ ਟੂਲ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਨ। | ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲਾਗਤਾਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਅਤੇ ਅਨਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ | ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਹੁਣ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ, ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਸੁਮੇਲ ਵਿੱਚ। | ਅਮੀਰ, ਵਧੇਰੇ ਸੰਦਰਭ-ਜਾਗਰੂਕ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। |
| ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਵਰਕਫਲੋ | ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਿਆਰੀ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ ਲਈ। | ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ | ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੈਨੂਅਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। | ਲਾਗਤਾਂ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। |
| ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ | ਨਿੱਜਤਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਘਟਾਉਣ, ਅਤੇ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ। | ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। |
| ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਦਯੋਗ ਹੱਲ | ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਵਾਹਨਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲਈ ਕਸਟਮ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ। | ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਸਾਰਥਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
LLMs ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ?
LLM, ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਵਾਕੰਸ਼ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਵਿਭਾਜਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। LLM ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਡੋਮੇਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ - ਭਾਵੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਅਜੀਬ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਦਰਭ, ਉਦੇਸ਼, ਵਿਅੰਗ, ਇਰਾਦਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ LLMS ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਟੈਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਕੇਵਲ ਇਸ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਜਦੋਂ ਇਹ LLMs ਲਈ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਭਿੰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਿਸੇ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੋਈ ਵਿਵਸਥਿਤ ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਵਿਵੇਕ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਹਰੇਕ ਦੇ ਚੰਗੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਦਰਸ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਆਉ LLM ਲਈ ਕੁਝ ਆਮ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ।
ਮੈਨੁਅਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ: ਇਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਥਕਾਵਟ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਹੈ।
ਅਰਧ-ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ: ਮਨੁੱਖ ਅਤੇ LLM ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਵਾਲੀਅਮ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲੇਬਲਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦਾ ਕੀਮਤੀ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ। (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਏਆਈ ਹੋਰ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲੇ ਸੰਭਾਵੀ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ)
ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ: ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਅਣ-ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ।
ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ: ਸਮੇਂ ਦੀ ਬੱਚਤ ਅਤੇ ਡੈਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਦਰਸ਼, ਤਕਨੀਕ ਟੈਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਇੱਕ LLM ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਪੈਦਾਇਸ਼ੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ: ਇਹ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਣਿਤ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜ਼ੀਰੋ-ਸ਼ਾਟ ਲਰਨਿੰਗ: ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸੂਝ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ, LLM ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਲੇਬਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਲਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਬਾਰੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਇਸਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਉਤਸਾਹਿਤ ਕਰਨਾ: ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਜੋਂ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, LLMs ਨੂੰ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਖੁਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਟਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ: ਲੋੜੀਂਦੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸਮਾਨ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
ਸਰਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ: ਇੱਥੇ ML ਮਾਡਲ ਖੁਦ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੋਣਗੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਖਾਸ ਬਿੰਦੂਆਂ ਲਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਯਤ ਪਹੁੰਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੀ ਹੋਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ.
ਆਧੁਨਿਕ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਇਹ ਇੱਕ ਛਤਰੀ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ, ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਦੇਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਹੋਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਆਉ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚੀਏ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਆਖਿਆ
ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਨੱਕ ਤੋਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਭਰਵੀਆਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪਲਕਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਜੋ ਫਿਲਟਰ ਤੁਸੀਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਸ਼ਕਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਕਿੰਨੇ ਵੀ ਨੇੜੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮੈਡਿਊਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਰੋਬੋਟਿਕ ਵਿਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ AI ਮਾਹਰ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਵਜੋਂ ਸੁਰਖੀਆਂ, ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੀਵਰਡਸ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਤੋਂ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।
ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ - ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ/ਖੋਜ - ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ, ਜਾਂ ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਵਿਭਾਜਨ - ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ ਜਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਸਤੂ ਜਾਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਿਕਸਲ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਸਤੂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ: ਚਿੱਤਰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਖਿਆਤਮਿਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਫਿਰ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ, ਟੂਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਵਰਣਨ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਪਟੀਕਲ ਕਰੈਕਟਰ ਰੀਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (OCR): OCR ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਸਵੈਚਲਿਤ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ (ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ): ਪੋਜ਼ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦੇ ਅੰਦਰ 2D ਜਾਂ 3D ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੀਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਕਈ ਕਾਰਕ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ ਪਰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ - ਭਾਸ਼ਾ, ਸਪੀਕਰ ਜਨਸੰਖਿਆ, ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਮਨੋਦਸ਼ਾ, ਇਰਾਦਾ, ਭਾਵਨਾ, ਵਿਵਹਾਰ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਿੰਗ, ਆਡੀਓ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣਿਆ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਮੌਖਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗੈਰ-ਮੌਖਿਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੁੱਪ, ਸਾਹ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਵੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਡੀਓ ਵਰਗੀਕਰਣ: ਆਡੀਓ ਵਰਗੀਕਰਨ ਇਸ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਧੁਨੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗੀਤ, ਭਾਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤ ਦੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਸੰਗੀਤ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ Spotify ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨ ਟਰੈਕਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਡੀਓ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ: ਆਡੀਓ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਤੋਂ ਬੋਲੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਤੀ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ, ਫਿਲਮਾਂ ਜਾਂ ਟੀਵੀ ਸ਼ੋਅ ਲਈ ਸੁਰਖੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ OpenAI ਦੇ Whisper ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਮੈਨੂਅਲ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਵੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਸਥਿਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹੁਣ, ਇਸ ਸੰਕਲਨ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਰੇਮ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਬੰਧ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ-ਪੁਆਇੰਟ, ਪੌਲੀਗੌਨ ਜਾਂ ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇਹ ਫ੍ਰੇਮ ਇਕੱਠੇ ਸਿਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹਰਕਤ, ਵਿਹਾਰ, ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਰਾਹੀਂ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਵੀਡੀਓ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿ ਲੋਕਾਲਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਮੋਸ਼ਨ ਬਲਰ ਅਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਫ੍ਰੇਮ ਇਕੱਠੇ ਸਿਲਾਈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ AI ਮਾਡਲ ਅੰਦੋਲਨ, ਵਿਹਾਰ, ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਲਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਮੋਸ਼ਨ ਬਲਰ, ਅਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਵੀਡੀਓ ਵਰਗੀਕਰਨ (ਟੈਗਿੰਗ): ਵੀਡੀਓ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਖਾਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਛਾਂਟਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਔਨਲਾਈਨ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਵੀਡੀਓ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ: ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਵੀਡੀਓ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵਰਣਨਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਵੀਡੀਓ ਇਵੈਂਟ ਜਾਂ ਐਕਸ਼ਨ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ: ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੇਡਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਂ ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਵੀਡੀਓ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ: ਵੀਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫਰੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਵਰਗੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਟਿੱਪਣੀ
ਅੱਜ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸਮਝ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ। ਹੁਣ, ਟੈਕਸਟ ਕਿਸੇ ਐਪ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਦੇ ਜ਼ਿਕਰ ਤੱਕ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਜਿਆਦਾਤਰ ਇਰਾਦਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਧੇ-ਅੱਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਟੈਕਸਟ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਰਥਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਾਕੰਸ਼ ਦੇ ਸੰਦਰਭ, ਹਰ ਸ਼ਬਦ, ਵਾਕ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਦੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਬਿਆਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੰਪੂਰਨ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ। ਵਿਅੰਗ, ਹਾਸੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਅਮੂਰਤ ਤੱਤ ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਅਣਜਾਣ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਸ਼ੁੱਧ ਪੜਾਅ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਹਨ:
ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਵਸਤੂਆਂ, ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਕੀਫ੍ਰੇਜ਼ ਟੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਚੈਟਬੋਟਸ ਵੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ।
ਇਰਾਦਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਗਈ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ, ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ, ਜਾਂ ਬੁਕਿੰਗ ਤੋਂ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼, ਆਦਿ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਭਾਵਨਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਭਾਵਨਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪਾਠ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਸ ਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਕਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਜਿੱਥੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਦੋ ਪਹਿਲੂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ - ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਇਕਾਈ ਲਿੰਕਿੰਗ. ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਥਾਨਾਂ, ਲੋਕਾਂ, ਸਮਾਗਮਾਂ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਛਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕਾਈ ਲਿੰਕਿੰਗ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਟੈਗ ਵਾਕਾਂ, ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ, ਤੱਥਾਂ ਜਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਦੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਕਥਨ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ - ਵਾਕਾਂ ਜਾਂ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ, ਰੁਝਾਨਾਂ, ਵਿਸ਼ਿਆਂ, ਵਿਚਾਰਾਂ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ (ਖੇਡਾਂ, ਮਨੋਰੰਜਨ ਅਤੇ ਸਮਾਨ) ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਟੈਗ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਲਿਡਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
LiDAR ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ LiDAR ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ 3D ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਥਾਨਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਐਨੋਟੇਟਿਡ LiDAR ਡੇਟਾ ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਹਿਰੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ 3D ਸ਼ਹਿਰ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ, ਇਹ ਜੰਗਲ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭੂਮੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਅਸਲੀਅਤ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਉਸਾਰੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ / ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਹੋਰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਤੱਕ। ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ MLOps ਅਭਿਆਸ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੀਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ:
- ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ: ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ, ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ, ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਕੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਵਧਾਓ। ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।
- ਸੱਜਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਾਂ ਟੂਲ ਚੁਣੋ: ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਜਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਚੁਣੋ।
- ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼: ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ।
- ਟਿੱਪਣੀ: ਸਥਾਪਿਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਨੁੱਖੀ ਐਨੋਟੇਟਰ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕਰੋ।
- ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ (QA): ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਕਈ ਅੰਨ੍ਹੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ।
- ਡਾਟਾ ਨਿਰਯਾਤ: ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰੋ। ਨੈਨੋਨੇਟਸ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਹਿਜ ਡੇਟਾ ਨਿਰਯਾਤ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਆਕਾਰ, ਗੁੰਝਲਤਾ, ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਮੁੱਚੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਕਈ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੱਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ / ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਲੱਭਣ ਲਈ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਨਿਰਣਾਇਕ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਬਣਾ ਜਾਂ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਕੱਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਇਨੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੀ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ ਤੁਹਾਡੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਕੀ ਹੈ? ਇਹ ਕਿਸ ਮਕਸਦ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਕੋਈ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ? ਖੈਰ, ਆਓ ਇਹ ਪਤਾ ਕਰੀਏ.
ਹੋਰ ਸਾਧਨਾਂ ਵਾਂਗ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਵਿਚਾਰ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਦੇਖਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਜਿਸ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਟੂਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਹੈ। ਸਮਕਾਲੀ ਹੱਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਚ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨਿਰਵਿਘਨ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ, ਫਿਲਟਰ, ਕਲੋਨ, ਅਭੇਦ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਇਨਪੁੱਟ ਪੂਰਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਗਲਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ML ਮੋਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰ ਸਕੋ। ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਠੋਸ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਆਡੀਓ ਜਾਂ NLPs ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਤੋਂ ਵੀਡੀਓ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹੋਏ, ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗ, ਉਦਾਹਰਨ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਵਰਤਣ ਲਈ ਵਿਕਲਪ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਕਿਊਬੋਇਡਸ, ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਹਿੱਸੇ, ਕੋਰਫਰੈਂਸ ਹੱਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਅਣਗਿਣਤ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵੀ ਹਨ। ਇਹ AI ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਐਨੋਟੇਟਰ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ
ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੰਟਰੋਲ
ਕੁਆਲਿਟੀ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕਈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੋਲ ਆਊਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਐਨੋਟੇਟਰ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਬੱਧ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪਛਾਣਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਿਛਲੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸੁਰੱਖਿਆ
ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਰਜੀਹ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਜਾਂ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪਤੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਇਸ ਪੱਖੋਂ ਏਅਰਟਾਈਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਡਾਊਨਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।
ਵਰਕਫੋਰਸ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਸੌਂਪੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਹਿਯੋਗੀ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਸੰਭਵ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਵੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਟੂਲ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਸ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਜਲਦੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਸਹਿਜ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ ਹਨ:
- ਸੁਧਾਰੀ ਗਈ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ: ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਸਮੁੱਚੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਵਧੀ ਹੋਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਸਹੀ ਐਨੋਟੇਟਡ ਡੇਟਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ: ਐਡਵਾਂਸਡ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਮੈਨੂਅਲ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਹੱਥੀਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ
Shaip ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਕਈ ਪੜਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਿਖਲਾਈ: ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਜਾਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਨਿਯਮਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ।
- ਅੰਤਿਮ ਸਮੀਖਿਆ: ਸਟੀਕਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੀਨੀਅਰ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਟੂਲਸ ਦੁਆਰਾ ਵਿਆਪਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ AI ਮਨੁੱਖੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, AI ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਨੋਟੇਟਰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ)। ਇਸ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਅਤੇ AI ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੁੱਚੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਪਣੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ:
- ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਾਗਤ: ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੈਨੁਅਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਿਹਨਤ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਖਰਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਖਰਾਬ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ AI/ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਗਾਰਟਨਰ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਇਸ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਖਰਾਬ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ 15% ਤੱਕ ਖਰਚ ਕਰਦੀ ਹੈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਆਮਦਨ ਦਾ।
- ਮਾਪਯੋਗਤਾ: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ, ਜਾਂ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾਤਮਕ ਜੋਖਮਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
- ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ: ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਸਰੋਤ-ਸੰਬੰਧੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਤੁਲਨਾ: ਬਿਲਡ ਬਨਾਮ ਬਾਇ ਡਿਸੀਜ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ
ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਮੁੱਦਾ ਜੋ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਵਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚੁਣਨ ਵਿੱਚ ਕਿ ਕੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਵਪਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੀ ਹੈ। ਭਾਵ, ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਕੋਈ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਖਰੀਦਣਾ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਰੀਦਣ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ
ਪਹਿਲਾ ਤੱਤ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਤੁਹਾਡੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਾਲਾ ਟੀਚਾ।
- ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?
- ਕੀ ਉਹ ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?
- ਕੀ ਉਹ ਕੋਈ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਜਾਂ ਬੈਕਐਂਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?
- ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਜਾਂ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਾ ਵੈੱਬਸਾਈਟ, ਐਪ ਜਾਂ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਗੇ?
- ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਤੁਹਾਡੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ AI ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਇਹਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ - ਜੋ ਕਿ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਹੋਣਗੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਗੇ।
AI ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ / ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ
AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਤੱਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਡੇਟਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਮੀਨੀ-ਸੱਚਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਕਿੱਥੋਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰ, ਸੰਚਾਲਨ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਖੋਜ, ਮਾਰਕੀਟ ਅਸਥਿਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਗਾਹਕ ਵਿਵਹਾਰ ਅਧਿਐਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੂਝ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ ਓਨਾ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਇਸ ਨੂੰ ਖੁਆਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਸ ਕਾਰਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ.
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕਾਫ਼ੀ ਕੰਮ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ, ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਹੀ ਸੈੱਟ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੁਆਰਾ ਲਿਆਉਂਦਾ ਮੁੱਲ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਗੇ।
ਬਜਟ
ਇੱਕ ਹੋਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਥਿਤੀ ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਹਰ ਇੱਕ ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਚਰਚਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਖਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਬਜਟ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਹੱਲ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਾਲਣਾ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ
ਜਨ ਸ਼ਕਤੀ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਆਕਾਰ, ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁਨਰਮੰਦ ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਇੱਕ ਦਿਨ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਹੁਣ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮੈਨਪਾਵਰ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੀ ਉਹ ਲੋੜੀਂਦੇ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨ ਹਨ ਜਾਂ ਕੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਹੁਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਜੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਪ-ਸਕਿਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਬਜਟ ਹੈ?
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਜਾਂ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਮਰ, ਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਖੇਤਰ - ਜਾਂ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਾਨਕ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ, ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਹੈ, ਦੁਬਾਰਾ, ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਸ਼ੈਪ 'ਤੇ ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸੀਟਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਉੱਥੇ ਸਹੀ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਤਮਕ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ।
ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਕਰੇਤਾ ਸਮਰਥਨ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੰਪਨੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ - ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਖਰਚੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਔਖੇ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨਾਲ ਸਾਈਨ ਅੱਪ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੁਕੀ ਹੋਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਭਾਈਵਾਲ ਨੂੰ AWS ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਬਲਾਕ, ਜਾਂ Amazon Web Services, ਜਾਂ ਕੁਝ ਹੋਰ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਕੁਝ ਹੋਰ ਸੇਵਾ ਭਾਗ ਲੈਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਉੱਚ ਲਾਗਤਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਕੀਮਤ ਟੈਗ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਕਿਫਾਇਤੀ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਸਹੀ ਦਾਇਰੇ ਦਾ ਹੋਣਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਏਗਾ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਲਾਗਤ ਉਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਾ ਹੋਵੇ ਜੋ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਫਰਮ ਲਈ ਵਾਜਬ ਜਾਂ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਅਤੇ ਫ੍ਰੀਵੇਅਰ ਵਿਕਲਪ
ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦੀ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮਝੌਤਾ ਹੈ - ਇੰਜਨੀਅਰ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲੋਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਾਰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖੋਜ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ 24/7 ਆਸਾਨ ਸਹਾਇਤਾ ਜਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਮਿਲਣਗੇ - ਪਰ ਕੀਮਤ ਟੈਗ ਘੱਟ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਵੱਡਾ ਸਵਾਲ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਕਦੋਂ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਉੱਚ-ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਕਦੋਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਖਰੀਦਣਾ ਹੈ - ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਸੋਚ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। "ਬਿਲਡ" ਵਿਕਲਪ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ AI/ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਸ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੱਚਾ AI/ML ਵਿਕਾਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਵੀਆਂ AI/ML ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨਾਲ "ਅਣਜਾਣ ਅਣਜਾਣ" ਦੀ ਗਿਣਤੀ "ਜਾਣਿਆ ਅਣਜਾਣ" ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੈ।
| ਬਣਾਓ | ਖਰੀਦੋ |
|---|---|
ਫ਼ਾਇਦੇ:
| ਫ਼ਾਇਦੇ:
|
ਨੁਕਸਾਨ:
| ਨੁਕਸਾਨ:
|
ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ:
- ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡਾਟੇ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ
- ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਭਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ
- ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ
- ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
- ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਖਰਚਿਆਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
- ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਾਂ ਹੁਨਰਮੰਦ ਮਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਜਵਾਬ ਇਹਨਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਸਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣਾ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਨਾ ਹੈ
ਆਦਰਸ਼ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾ ਜਾਂ ਤੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਲ ਰਹੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਅਤੇ ਵਧਦੀ ਸੂਝਵਾਨ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ, ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਗਾਈਡ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿਟ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ।
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ/ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲ ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਾਈਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਕਸਟਮ-ਬਿਲਟ ਜਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੂਲ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ, ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਵਰਗੇ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਕੁਸ਼ਲ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਅਤੇ ਪੌਲੀਗੌਨ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਆਪਣੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ
ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੱਸ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ:
- ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰੋਗੇ - ਟੈਕਸਟ, ਤਸਵੀਰਾਂ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ, ਜਾਂ ਸੁਮੇਲ?
- ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਅਰਥ-ਵਿਭਾਜਨ, ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਲਈ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ?
ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਲਚਕਦਾਰ ਵੀ ਹੋਵੇ।
- ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ
ਉਹਨਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੂਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ:
- ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਈ: ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਪੌਲੀਗੌਨ, ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਕਿਊਬੋਇਡ, ਅਤੇ ਕੀਪੁਆਇੰਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ।
- NLP ਲਈ: ਹਸਤੀ ਪਛਾਣ, ਭਾਵਨਾ ਟੈਗਿੰਗ, ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਅੰਸ਼ ਟੈਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਕੋਰਫਰੈਂਸ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ।
- ਆਡੀਓ ਲਈ: ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਸਪੀਕਰ ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਇਵੈਂਟ ਟੈਗਿੰਗ।
ਉੱਨਤ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁਣ ਅਕਸਰ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ
ਤੁਹਾਡਾ ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵਧਦੇ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਕੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਗਤੀ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਦਸਤੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਜਾਂ ਅਰਧ-ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਸਕੇਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਵੱਡੇ ਟੀਮ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟਾਸਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ?
- ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ
ਮਜ਼ਬੂਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ:
- ਏਮਬੈਡਡ ਕੁਆਲਿਟੀ ਕੰਟਰੋਲ ਮੋਡੀਊਲ ਵਾਲੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸਮੀਖਿਆ, ਸਹਿਮਤੀ ਵਰਕਫਲੋ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ।
- ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ ਜੋ ਗਲਤੀ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਹਟਾਉਣ, ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਫੀਡਬੈਕ ਏਕੀਕਰਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਗਲਤੀ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਵਧਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਗੈਰ-ਸਮਝੌਤਾਯੋਗ ਹੈ:
- ਇਸ ਟੂਲ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ, ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ GDPR ਜਾਂ HIPAA) ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
- ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਕਲਾਉਡ, ਸਥਾਨਕ, ਜਾਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਿਕਲਪ - ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਟੂਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਵਰਕਫੋਰਸ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ
ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੌਣ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰੇਗਾ:
- ਕੀ ਇਹ ਟੂਲ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਅਤੇ ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ, ਪ੍ਰਗਤੀ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ ਕੋਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ?
- ਨਵੇਂ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਿਖਲਾਈ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
- ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਿਕਰੇਤਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਹੀ ਸਾਥੀ ਚੁਣੋ
ਤੁਹਾਡੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ:
- ਅਜਿਹੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਬਦਲਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਰਗਰਮ ਸਹਾਇਤਾ, ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਸਮਾਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ, ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਤੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
ਕੀ ਟੇਕਵੇਅ
ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਕੇ - ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੁਣ ਕੇ ਜੋ ਨਵੀਨਤਮ AI ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕਰੋਗੇ।
ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਹਨ:
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਐਨੋਟੇਟਰ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਸ-ਰੇ, ਐੱਮ.ਆਰ.ਆਈ.) ਨੂੰ ਟਿਊਮਰ ਜਾਂ ਖਾਸ ਸਰੀਰਿਕ ਢਾਂਚੇ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਚਮੜੀ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਜਖਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ (EMRs) ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਰਿਟੇਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਰਿਟੇਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਗਾਹਕ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ AI/ML ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਵਿੱਤ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਲੇਖਾਂ ਦੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਨੋਟੇਟਰ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਜਾਂ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਧੋਖਾਧੜੀ ਜਾਂ ਜਾਇਜ਼ ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸ਼ੱਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਮਾਰਕੀਟ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀਆਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ AI/ML ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਮਰਾ ਅਤੇ LiDAR ਸੈਂਸਰ ਜਾਣਕਾਰੀ। ਇਹ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਜਾਂ ਨਿਰਮਾਣ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਰੋਬੋਟ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਐਨੋਟੇਟਰ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ (ਰੋਬੋਟ ਇੱਕ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਤੋਂ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਚੁੱਕਣਾ) ਜਾਂ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ (ਸੈਂਸਰ ਰੀਡਿੰਗ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਖਰਾਬੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ) ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਭਿੰਨ ਉਦਯੋਗਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਮਾਣ ਚਿੱਤਰ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਡੇਟਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਈ-ਕਾਮਰਸ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਉਤਪਾਦ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ।
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਕੀ ਹਨ?
ਤੁਹਾਡੇ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਤੁਹਾਡੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ:
- ਉਚਿਤ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ ਚੁਣੋ: ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲ ਬਣਾਓ ਜੋ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਖਾਸ ਹਨ ਪਰ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਆਮ ਹਨ।
- ਸਪਸ਼ਟ ਹਦਾਇਤਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ, ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰੋ।
- ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ: ਕਿਉਂਕਿ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਵਿਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਜੋ ਪ੍ਰੀ-ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਹੋਰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ, ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਹੋਰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰੋ।
- ਆਊਟਸੋਰਸ ਜਾਂ ਭੀੜ ਸਰੋਤ: ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਜਾਂ ਭੀੜ ਸੋਰਸਿੰਗ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
- ਮਨੁੱਖੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ: ਮਨੁੱਖੀ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਮਾਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ: ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੋ।
- ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੋਕ ਜਾਂ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਸਥਾਨਕ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਾ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸਾਖ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ।
ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼ / ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ
ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਖਾਸ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਮੀਨ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। Shaip ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਉੱਚੇ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਉੱਤਮ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ। ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਦੀ ਉਪਰੋਕਤ ਚਰਚਾ ਦਾ ਬਹੁਤਾ ਅਸਰਦਾਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇਹ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਸਾਡੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ 6,000 ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਔਡੀਓ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ HIPAA ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸਾਰੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ (PHI) ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਪੀਚ ਮਾਨਤਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਸੀ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸਲ ਚੁਣੌਤੀ ਸਖਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਮੀਲ ਪੱਥਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕੱਚੇ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਾਮਲ ਸਾਰੀਆਂ ਧਿਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵੱਡਾ ਫੋਕਸ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਨੇਮਡ ਐਂਟਿਟੀ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (NER) ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਸਾਡਾ ਟੀਚਾ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ ਜੋ ਬਾਹਰ ਖੜ੍ਹੀ ਹੈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੈ ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ 3,000 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ 14 ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਨਤੀਜਾ? ਅਸੀਂ 27 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਡਿਜੀਟਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਥਾਂ 'ਤੇ ਲੈਣ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕੀਤਾ। ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਰਾਂ ਦੀ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਨਾਲ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਸੁਚਾਰੂ ਰੱਖਣਾ ਸਾਡੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ। ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਅਸੀਂ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮਿਆਰ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਗਏ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਇੱਕ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਕਲਾਇੰਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ AI ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲ ਲਈ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਸ਼ੈਪ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਕਲਾਇੰਟ ਨੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ 25% ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਿਦਾਨ ਹੋਏ।
ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬੋਟ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵੀ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਕਾਨੂੰਨ ਅਜੇ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਛਾਂਟੀ ਕਰਨਾ ਉਨਾ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ—ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਆਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ, ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਹੋਵੇ—ਸ਼ੈਪ 'ਤੇ ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਨੇ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਹੀ ਸਾਬਤ ਕੀਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਹਰ ਵਾਰ ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਕੀ ਟੇਕਵੇਅਜ਼
- ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ।
- ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਗਲੋਬਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਰਕੀਟ 3.4 ਤੱਕ $2028 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 38.5% CAGR ਨਾਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- ਸਹੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਲਾਗਤ 40% ਤੱਕ ਘਟਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ 60-70% ਤੱਕ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਰੋਤ ਸੀ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਬਾਰੇ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ, ਤਾਂ ਅੱਗੇ ਨਾ ਦੇਖੋ।
ਅਸੀਂ, ਸ਼ੈਪ ਵਿਖੇ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀ ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਖੇਤਰ ਦੇ ਮਾਹਰ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਈ ਹੋਰ ਨਹੀਂ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਆਦਰਸ਼ ਭਾਈਵਾਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਾਂ ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧਤਾ, ਗੁਪਤਤਾ, ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਵਰਗੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਾਂ।
ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਜਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਹੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਸ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਵਿੱਚ ਉਹ ਅਨੁਭਵੀ ਟੀਮ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ।
ਮਾਹਿਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਆਪਣੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲੋ
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਏਆਈ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ? ਸ਼ੈਪ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਉਦਯੋਗ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੀਆਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਲਈ ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕਿਉਂ ਕਰੀਏ:
- ਡੋਮੇਨ ਮਹਾਰਤ: ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਨੋਟੇਟਰ
- ਸਕੇਲੇਬਲ ਵਰਕਫਲੋ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲੋ
- ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਸੋਲਯੂਸ਼ਨ: ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ: HIPAA, GDPR, ਅਤੇ ISO 27001 ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ
- ਲਚਕਦਾਰ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ: ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲ ਵਧਾਓ ਜਾਂ ਘਟਾਓ
ਅਾੳੁ ਗੱਲ ਕਰੀੲੇ
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ (FAQ)
1. ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਟੈਕਸਟੁਅਲ, ਚਿੱਤਰ, ਸਕੈਨ ਆਦਿ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨਾ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਸਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ (ਨਿਗਰਾਨੀ ਜਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਦੋਵੇਂ), ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗਿੰਗ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
3. ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਕੌਣ ਹੈ?
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਮੀਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਣਥੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਸਾਰੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ): ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, QA ਆਦਿ।
4. AI ਅਤੇ ML ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ?
ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਖੋਜ, ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
5. ਮੈਂ ਐਨੋਟੇਟਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਵਾਂ?
- ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਜਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।
- ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ (QA) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਸਹਿਮਤੀ ਮਾਡਲ।
- ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਿਯਮਤ ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਨਮੂਨਾ ਲਓ।
6. ਮੈਨੂਅਲ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਮੈਨੁਅਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ: ਮਨੁੱਖੀ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ: ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਅਰਧ-ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪਹੁੰਚ (ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ) ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਦੋਵਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ।
7. ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਵਾਲੇ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਬਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
8. ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਰਹਿਤ, ਅਤੇ ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
9. ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਲਾਗਤ-ਕੁਸ਼ਲ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
10. ਕਿਹੜੀਆਂ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਚਿੰਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
11. ਮੈਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਬਜਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਬਜਟ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਕੰਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ), ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਜਾਂ ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਲਾਗਤਾਂ ਘਟ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀਮਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲਾਅ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ।
12. ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਲੁਕਵੇਂ ਖਰਚਿਆਂ ਤੋਂ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਲਾਗਤਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ, ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
13. ਮੈਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਫਿਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।